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World File Search System观察者
文章有监督的强化学习算法用于控制无人机盘旋
摘要：携带不同设备用于空中悬停操作的无人机的应用正在越来越广泛，但是目前，依赖于悬停控制的强化学习方法，目前有非常有意的研究，并且尚未在物理机器上实施。无人机在悬停控制方面的行为空间是连续且大规模的，这对于基本算法和基于价值的增强学习（RL）算法很难获得良好的结果。响应于这个问题，本文将观察者 - 演员（WAC）算法应用于无人机的悬停控制，该算法可以迅速锁定勘探方向并实现无人机悬停控制的高度鲁棒性，同时改善学习效率和降低学习成本。本文首先利用基于行为价值Q（QAC）和深层确定策略梯度算法（DDPG）的参与者批评算法，用于无人机悬停控制学习。随后，提出了带有添加观察者的批评算法，其中观察者使用带有神经网络作为动态监视的参数的PID控制器，将学习过程转换为监督学习。最后，本文使用了经典的增强学习环境图书馆，健身房和当前主流加固学习框架，PARL，用于
使用全切片成像对浆液性卵巢癌进行分级
目的：我们建立了高级别浆液性卵巢癌 (HGSOC) 的 4 种组织病理学亚型，并报告说间充质转化 (MT) 型的预后比其他亚型更差。在本研究中，我们修改了组织病理学亚型算法，以在全切片成像 (WSI) 中实现较高的观察者间一致性，并描述 MT 型的肿瘤生物学特征，以便进行个体化治疗。方法：四位观察者使用 Cancer Genome Atlas 数据中的 HGSOC 的 WSI 进行组织病理学亚型分析。作为验证集，四位观察者独立评估了来自近畿大学和京都大学的病例，以确定一致率。此外，通过基因本体术语分析检查了在 MT 型中高表达的基因。还进行了免疫组织化学以验证通路分析。结果：经过算法修改后，4 种分类的 kappa 系数（表示观察者间一致性）大于 0.5（中等一致性），2 种分类（MT vs. 非 MT）的 kappa 系数大于 0.7（高度一致性）。基因表达分析表明，与血管生成和免疫反应相关的基因本体术语在 MT 类型中高表达的基因中富集。与非 MT 类型相比，MT 类型的 CD31 阳性微血管密度更高，并且在 MT 类型中观察到 CD8/CD103 阳性免疫细胞浸润高的肿瘤组。结论：我们开发了一种使用 WSI 对 HGSOC 进行可重复的组织病理学亚型分类的算法。本研究结果可能有助于 HGSOC 的个体化治疗，包括血管生成抑制剂和免疫疗法。
Spyridon Sofos博士和Jasmin Schulz博士
AS帕金森氏病（PD）患者的诊断性分类取决于典型的临床运动和非运动特征的组合和时间轨迹。为了改善观察者在体内PD病理学的检测，我们利用多参数结构成像的潜力来提高早期PD的诊断准确性。复杂的结构磁共振成像（MRI；敏感性加权成像（SWI），定量敏感性映射（QSM）（QSM）和Neuromelanin Imaging（NMI）与光学相干性断层扫描（OCT）相结合，以检测Vivo。通过定量眼运动检查和基于视频的临床检查深层临床表型补充结构成像方法，以实现PD症状的观察者独立的分类。
精致的钻石规范范围在观察物的客观性的出现
摘要量子达尔文主义的理论旨在解释我们的客观经典现实是如何从量子世界中产生的，它是通过分析涉及量子系统的信息的分布，该量子系统可访问多个观察者，这些观察者可以通过拦截该系统来拦截该系统的环境片段。先前的工作表明，当环境碎片的数量增长时，建模从系统到观察者的信息流的量子通道变得越来越接近 - 按照钻石规范距离的术语 - 以“测量和播放”通道，从而确保可观察到的客观性；收敛是由钻石标准距离上的上限形式化的，该距离随着碎片数量的增加而降低。在这里，我们在有限尺寸的量子系统的客观性中得出了更严格的钻石规范范围，提供了一种可以在有限次和有限二维的情况下桥接的方法。此外，我们通过考虑纯损耗通道给出的系统环境动力学的特定模型来探测边界的紧密度。最后，我们概括为有限的维度，这是品牌〜Ao等人获得的结果（2015Nat。社区。6 7908），它提供了量子不和谐的操作表征，从与许多当事方的相关性的单方面重新分布。我们的结果提供了一个统一的框架，可以定量基准在量子到古典过渡中的客观性上升。
定量火山灰（QVA）浓度信息
QVA信息为操作员提供了脱离传统的可辨别/可见灰分标准的机会，而是使用经过认证的发动机易感性来进行飞行路线计划和转移重新启动。可见的灰烬是观察者或飞行人员用眼睛看到的。可见灰分的下限范围约为0.01 mg/m 3至10 mg/m 3，具体取决于许多因素，例如一天中的时间，天空背景，太阳位置到观察者（飞行员）以及灰烬的角度（例如，从侧面观察）。可辨认的灰烬是卫星或其他遥感仪器检测到的。可辨认的灰烬来定义文本和图形形式（VAG）中观察到的区域。根据卫星和其他因素，卫星可辨认的灰分的下限约为0.1 mg/m 3至0.2 mg/m 3。
advaita，量子物理和意识的本质
摘要：本文探讨了Advaita Vedanta对意识的非二元观念与量子物理学不断发展的领域之间的交集，从而在古代形而上学的见解与现代科学思想之间进行了对话。Advaita Vedanta是一种印度哲学传统，认为意识是基本的现实，超越了物质世界，它认为是一种幻想或玛雅人。同样，量子物理学的当代发展挑战了古典唯物主义的世界观，表明现实在其最基本的层面上是相互联系，概率和观察者依赖性的。这种哲学对话旨在通过研究量子现象（例如波粒子二元性，非局部性和观察者效应）如何与Advaita的婆罗门作为最终的，非二元意识的概念产生共鸣。通过探索这些看似不同的领域之间的相似之处，本文质疑了意识的唯物主义解释的局限性，并提出量子物理学可以提供一个科学的框架来支持Advaita的主张，即意识是现实的基础。讨论进一步研究了量子力学中的观察者效应如何与现实是由意识塑造的对象原则一致。这项研究通过提出一种超越思想与物质之间的偶然分歧的统一意识模型，促进对宇宙更深入的形而上学理解的可能性，从而有助于当代辩论。
KMA GCSE心理修订清单摘要
o Design: independent measures, repeated measures o Sampling: random, opportunity, self-selected o Types of data: qualitative, quantitative o Ways of collecting data: observation, interviews, questionnaires, experiments, case study o Ethics: psychological harm, deception, lack of consent, right to withdraw, debriefing o Hypotheses: alternative, null, correlation o Reliability: internal, external, inter-rater o Validity:生态，构造，人口，需求特征，观察者效应，社会可取性o变量：独立，依赖（因果关系），无关，共同变量（相关性）o偏见：性别，年龄，文化，文化，实验者，观察者，•需要了解研究方法的优势和弱点。研究是研究方法，因此，如果评估问题，则谈论这两者。